Python批量裁剪图片

​ 前两天想要把连续的不同帧的静态图片拼成一个GIF图片，但是原来的图片需要裁剪，而且存在很多张，幸好这么多张的图片裁剪的位置是一样的，于是我便尝试用Python优雅地批量裁剪这些图片。 ​ 首先介绍一下Python裁剪照片的原理。代码的输入是图片的地址和两个点的坐标，这两个点的坐标分别表示一个矩形的左上角顶点和右下角顶点，这个矩形就是你的裁剪区域。 ​ 写代码前，先引入一下所需要的库。 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont ​ 那么你一定会有个疑问，怎么确定图片矩形区域的顶点位置呢？下面贴出一个在原图像上绘制边界框的代码。 def draw_bbox(image_path, bbox, output_path): """ Draw bounding box on the image. Parameters: image_path (str): Path to the input image file. bbox (tuple): Bounding box coordinates (left, upper, right, lower). output_path (str): Path to save the image with bounding box. Returns: None """ # Open image img = Image.open(image_path) # Draw bounding box draw = ImageDraw.Draw(img) draw.rectangle(bbox, outline="red", width=3) # Add text with coordinates font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 20) draw.text((bbox[0], bbox[1]), f"{bbox}", fill="red", font=font) # Save image with bounding box img.save(output_path) input_image_path = r"F:\Desktop\woman.jpg" output_image_path = r"F:\Desktop\woman.jpg" crop_box = (700, 550, 1850, 1000) # Define crop box (left, upper, right, lower) draw_bbox(input_image_path, crop_box, output_image_path) ​ crop_box(x1, y1, x2, y2)，其中左上角顶点表示为(x1, y1)，右下角顶点表示为(x2, y2)。但是你只能通过不断摸索crop_box的取值，根据原图像上绘制的边界框，逐渐确定你最后的裁剪区域。下面给出运行draw_bbox代码的可视化例子。 ​ 用draw_bbox拿到合适的crop_box以后，下面给出裁剪图片的代码。 def crop_image(input_image_path, output_image_path, crop_box): """ Crop an image using the specified crop box. Parameters: input_image_path (str): Path to the input image file. output_image_path (str): Path to save the cropped image. crop_box (tuple): Crop box coordinates (left, upper, right, lower). Returns: None """ # Open image img = Image.open(input_image_path) # Crop image cropped_img = img.crop(crop_box) # Save cropped image cropped_img.save(output_image_path) print("Image cropped and saved successfully.") ​ 最后给出裁剪以后的可视化例子。 ​ 如果想要批量裁剪图片的话，就在外面套一个循环就可以了。